Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2-GGUF

基于Qwen2.5的无道德限制大语言模型

GGUF Huggingface 人工智能模型微调开源项目模型 Qwen2.5-32B Github 大语言模型

该项目是Qwen2.5-32B-Instruct模型的优化版本，通过特定技术移除了模型的道德限制和约束性回应，实现了更开放的对话能力。项目采用轻量级格式，便于灵活部署和实际应用。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本

GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化

Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目，通过F16到Q2_K等多种精度量化方案，将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术，实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项，方便在不同计算资源条件下部署使用。

Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言，在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构，具备40个Q注意力头和8个KV注意力头，在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色，为后续微调和应用开发奠定了基础。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本

GGUFGithubHuggingfaceQwen人工智能开源项目模型语言模型量化模型

本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件，包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台，如llama.cpp和LM Studio，便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择，可适应不同性能和资源需求。

Qwen1.5-14B-Chat-AWQ - 高性能AWQ量化技术多语言模型完美支持32K长上下文

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目模型聊天模型语言模型

Qwen1.5系列的14B参数量化版本，采用AWQ技术实现高性能与低资源消耗的平衡。模型支持多语言处理，具备32K上下文长度能力，并改进了对话质量。无需额外代码即可使用，整合了SwiGLU激活和优化的注意力机制，简化了开发流程。作为Qwen2的预览版，该模型在多个方面展现了性能提升。

Qwen1.5-32B-Chat - 支持多语言的人类交互优化模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构人类偏好多语言支持开源项目模型自然语言处理

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

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Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型多平台支持便捷本地部署

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性

ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化

Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型

Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型，作为Qwen2的beta版本，在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择，支持多语言处理，并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品，Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升，为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。

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